CN109688783A

CN109688783A - 为贴装机准备安装套件的方法

Info

Publication number: CN109688783A
Application number: CN201811217713.8A
Authority: CN
Inventors: 丹尼·韦内特; 法比安·施密特; 伯恩哈德·菲格尔
Original assignee: Sick AG
Current assignee: Sick AG
Priority date: 2017-10-19
Filing date: 2018-10-18
Publication date: 2019-04-26
Anticipated expiration: 2038-10-18
Also published as: US10750651B2; JP6820897B2; JP2019079519A; EP3474650B1; CN109688783B; US20190124808A1; EP3474650A1

Abstract

本发明涉及一种为至少一个贴装机准备安装套件的方法，其中所述贴装机用于在组件上/在组件处贴装元件，其中借助于所述方法中的电子处理装置：通过所述贴装机确定用于制造多个不同组件中的组件所需的那些元件；从所确定的组件为所述贴装机迭代地准备可能的安装套件，每个安装套件包括多个组件；从所述安装套件中选择优化的安装套件。

Description

为贴装机准备安装套件的方法

技术领域

本发明涉及一种为至少一个贴装机准备安装套件的方法。

背景技术

贴装机(即，例如，取放机或自动贴装机)用于生产电子电路板以将电气或电子元件贴装在电路板上。元件可以例如是是电阻器，电容器，集成电路(IC)等。在通过贴装机将元件贴装到电路板上之后，所贴装的元件可以通过焊接工艺永久地电连接到电路板。

通过贴装机贴装的电气或电子元件通常设置在贴装机中的存储装置中，即所谓的进料器。除了进料器，例如托盘也可用于较大的IC以存储元件。多个进料器和/或托盘可以布置在梭台内，所述梭台可以插入到贴装机中。梭台具有接收不同元件的有限容量，使得针对不同组件或电路板的贴装，可能必须更改存储在梭台中的元件。例如，梭台中的一组元件在这方面称为贴装机的安装套件。

如果必须相应地更改安装套件以制造不同的组件，则会产生贴装机的停机时间，这会导致成本，特别是增加小批量组件/电路板的制造成本。

传统上尝试合成用于贴装机的安装套件，利用该安装套件，理想地，可以在不更改安装套件的情况下根据经验或“直觉”制造多个不同的组件。

然而，适用这个安装套件，不利地重复贴装机的停机时间阶段，其中必须更改贴装机的安装套件。

发明内容

因此，本发明的基本目的是提供一种为贴装机准备安装套件的方法，其最小化停机时间。

根据本发明，该目的通过根据权利要求1的方法得到满足。

根据本发明，提供一种为至少一个贴装机准备安装套件的方法，其中贴装机用于将元件贴装在组件上/组件处，其中，所述方法中借助于电子处理装置：借助于贴装机确定用于制造多个不同组件中的组件所需的那些元件；从所确定的元件为贴装机迭代地准备可能的安装套件，其中每个安装套件包括多个元件；和从安装套件中选择优化的安装套件。

换句话说，根据本发明，例如，确定由贴装机处理的(用于不同组件的)元件并将其编译在列表中。随后形成相应的多个元件的组合，即准备可能的安装套件。最后，从可能的安装套件中选择优化的安装套件，利用优化的安装套件，例如，允许制造多个组件而无需更改设置或仅需要非常小的设置更改工作。

本发明在此基于以下认识：通过使用电子处理装置可以补偿通过“直觉”准备安装套件的缺点，因为电子处理装置提供评估的可能性，并因此“尝试”大量的可能的安装套件。因此，本发明还特别适用于具有较大变化且同时小批量的不同组件的电子生产。多个组件应理解为至少三个组件，优选地至少五个组件，特别优选地至少十个或一百个组件。

如上所述，最初要制造的组件所需的所有元件优选地用于试验阶段。特别地，这里考虑要贴装在电路板的上侧和下侧的元件。为此目的，可以将组件的元件输入到列表中，其中在多个组件中使用的相同元件优选地仅输入一次。随后，准备所确定的元件的不同组合，特别是组合中包括许多元件作为可通过贴装机接收的相应最大值，即，例如适合梭台或存储装置。最后，从这个方式生产的安装套件中选择优化的安装套件。然后，减少停机时间，或者甚至可以使用优化的安装套件完全处理停机时间。这使得贴装机的操作能够节省大量的成本。此外，还可以以与大批量相同的小制造成本生产小批量或甚至单件。

贴装机特别地还可以是彼此连接的多个单独的贴装机的生产线。在这个情况下，生产线也被认为是单个贴装机，即确定并选择相应的可能的安装套件和优化的安装套件用于整个生产线。然而，这样的安装套件可以对应地包括大量的不同元件。

贴装机也可以称为自动贴装机或取放机。如上所述，贴装机优选地用于电路板生产和/或用于贴装具有电子元件的电路板。电路板也可以称为印刷电路板(PCB)。

组件特别地应理解为电路板，该电路板包括待贴装在其上的电子元件。组件也可以是PCBA(印刷电路板组件)。在确定待处理元件时考虑的组件特别地可以是在预定时间间隔内生产的那些组件。例如，可以使用将在下周，下个月或下一季度内生产的组件。

根据本发明的方法可以优选地完全或至少部分地自动地执行，即在没有用户的任何交互的情况下自动地执行。特别地，元件的确定和/或可能的安装套件的确定完全自动地进行/发生。也可以从可能的安装套件中完全自动地选择优化的安装套件。

可以显示和/或输出优化的安装套件，然后，对贴装机装配优化的安装套件。装配可以例如由贴装机的操作者进行，或者也可以通过机器人自动进行。最后，特别是生产出可以使用优化的安装套件制造的那些组件。

根据本发明的方法特别地也可以自主地执行。这里的方法以自动方式重复启动，例如，在预定的时间间隔，基于即将生产的相应组件确定优化的安装套件。

本发明进一步的有利实施例可以从说明书，附图和从属权利要求中看出。

根据第一有利的实施例，准备至少10,000(10⁴)，优选地至少1000万(10⁷)，特别优选地至少100亿(10¹⁰)个可能的安装套件。还可以准备更多可能的安装套件，例如，10¹²或10¹⁵个可能的安装套件。通过迭代生成特别大量的安装套件，增加了找到可以在不更改安装套件或仅对安装套件进行非常小的更改的情况下制造组件的安装套件的可能性。

根据另一个有利的实施例，制造最常生产的一个或多个组件所需的元件包括在每个可能的安装套件中。换句话说，最常的一个或多个组件的元件以固定方式设置。因此，最常生产的三个或五个(或任何其他预定数量)组件的元件可以包括在每个可能的安装套件中。以这个方式，安装套件的可能组合的数量以及因此可能的安装套件的数量显着减少。由于减少了可能的元件组合，因此可以通过较小的处理工作和/或在较短的时间内确定可能的安装套件以及优化的安装套件。

可能的安装套件的准备通常可以被认为是“无需更改的吸取(drawing)”，从元件组中进行长时间的吸取直到达到贴装机的容量。“吸取的”元件的序列在这里并不重要。

在下面可以观察到示例性情况，可以用一个贴装机生产650个不同的组件，这些组件的生产需要总共5,000个不同的元件。假设贴装机可以在一个安装套件中占用300个不同的组件。换句话说，一组5,000个元件的吸取发生了300次而没有更改。根据公式计算此过程的可能组合或安装套件R的数量：

R＝n！/(k！(n-k)！)

其中n是元件的数量(5,000)，k是吸取元件的数量(300)。产生了10⁴⁹¹数量级的可能的安装套件R的数量。因此，利用当今的计算机技术甚至不可能在合理的时间内迭代地确定所有可能的安装套件。到目前为止，可能的设置数量仅减少，例如，通过由于最常生产的组件的固定设置元件而减少可能的组合，为贴装机迭代地准备80％或100％的当时仍然可能的安装套件。

根据另一有利实施例，选择安装套件作为优化的安装套件，利用优化的安装套件可以生产最多数量的不同组件。例如，那个可能的安装套件可以因此被选择作为优化的安装套件，利用优化的安装套件例如可以生产上述650个组件中的450中(而无需对安装套件进行任何更改)。为此目的，可以对每个安装套件进行确定，以确定可以使用相应的可能的安装套件生产多少组件。

电子处理装置可以优选地仅在可能的安装套件的迭代确定中临时存储安装套件，利用该安装套件可以生产最大数量的不同组件。如果找到可以生产更大数量的组件的新的安装套件，则先前存储的安装套件将替换为新的安装套件。由此可以减少电子处理装置的存储器要求。同样可能的是，仅临时存储一个相应数量的最佳的可能的安装套件。

根据另一有利实施例，选择安装套件作为优化的安装套件，利用优化的安装套件可以生产最多数量的组件。更确切地说，可以确定组件的每单位时间的相应可能量，然后，选择安装套件作为优化的安装套件，利用优化的安装套件可以在时间单元中生产最多数量的组件。例如，可能的安装套件然后可以被选择作为优化的安装套件，利用优化的安装套件，固然可以仅生产五个不同的组件，然而，这些组件包括例如在单位时间内生产的所有组件的95％。

以相应的方式，电子处理装置还可以相应地仅存储可能的安装套件或者可以仅临时存储预定数量的最佳的可能的安装套件，从而可以在单位时间中生产最多数量的组件。

在迭代生成可能的安装套件之后，还可以同时输出关于哪个安装套件能够制造最多数量的不同组件以及哪个安装套件能够制造最多数量的组件。此外，还可以显示和/或输出相应的五个“最佳的”安装套件。

根据另一有利实施例，可能的安装套件基本上完全利用了贴装机的容纳量。这意味着可能的安装套件包含很多元件，使得安装套件中(因而，在贴装机中)不再具有空间用于另一个元件。

例如，电子计算机通过进料器中的卷轴，通过托盘和/或通过管，特别是在梭台中提供给贴装机。根据元件宽度，卷轴可以具有不同的宽度。根据卷轴的宽度，相应的卷轴可占据贴装机的一个或多个轨道。在卷轴上卷起的卷轴或带通常可以具有8mm的宽度，贴装机(或多个贴装机的生产线)能够具有例如多达320个不同的轨道并且因此可以将多达320个不同的组件放入安装套件中。

根据替代实施例，可能的安装套件仅利用贴装机的部分容纳量，例如30％，40％，50％，60％，70％，80％或90％。例如，即使安装套件仅覆盖贴装机的80％的容纳量，也可以假设使用此安装套件可以生产大量不同的组件。

为了生产所有必需的组件，可以放置贴装机的其余的例如20％的容纳量，使得可以(“在自由贴装上”)生产相应刚刚生产的组件。以这个方式，可以通过非常小的设置更改工作来实现所有组件的生产。为此目的，优选地可以确定组件的可能的制造序列，特别是所有可能的制造序列，以及由此基于部分安装套件，再次迭代地相关联的所需的设置更改，然后选择使用最少设置更改进行管理的生产序列。设置更改应理解为替换贴装机的梭台中的元件。

根据另一有利实施例，可能的安装套件的迭代确定和/或优化的安装套件的选择通过分布式计算机系统进行/发生，例如通过云计算。由于可能的安装套件数量众多，因此可能需要非常高的处理能力来确定可能的安装套件和/或优化的安装套件。可以增加处理能力，从而可以通过在不同计算机系统上共享计算来减少确定优化的安装套件的持续时间。可以根据云计算的要求使用非常强大的计算机。分布式计算机系统的使用可以以简单的方式使用，因为确定可能的安装套件的迭代过程可以以简单的方式并行化，例如通过“分而治之”原理。

因此，电子处理装置可以包括多个分布式计算机系统，特别是云计算机。电子处理装置优选地在贴装机外部和/或与贴装机分开。

如果可能的安装套件的准备超过预定的持续时间，则优选地执行处理的并行化。例如，如果电子处理装置确定可能的安装套件的准备可能花费超过三个小时，则使用额外的计算机系统来准备可能的安装套件。

一旦找到可以制造所有组件的安装套件，优选地中止可能的安装套件的准备。术语“所有组件”涉及在元件的编译中考虑的组件。

根据另一有利实施例，关于元件和/或组件的信息来自企业资源规划系统(ERP系统)和/或来自产品生命周期管理系统(PLM系统)。各个元件，元件的轨道宽度，组件的每单位时间的计划量，相应组件的每单位时间的生产作业的可能数量和/或附加信息可以存储在ERP系统和/或PLM系统中用于每个组件。这个信息可用于确定可能的安装套件和选择优化的安装套件。在这方面，可以存在ERP系统和/或PLM系统与电子处理装置和/或贴装机的联网。

根据另一有利实施例，优化的安装套件中的元件的布置和/或序列特别是通过贴装机的处理设备被优化，使得贴装组件的时间最小化。例如，可以将元件布置在贴装机快速到达并且频繁使用的位置处。

根据另一有利实施例，优化的安装套件中包括的所有元件或至少一些元件被传送到电路板设计程序，因此特别是包括在优化的安装套件中各个元件优选地用在电路板设计程序中。电路板设计程序可以是PCB(印刷电路板)设计程序，例如“Eagle CAD”。以这个方式，提供了优化的安装套件对未来组件的设计过程的反馈，使得组件的设计者优选地使用安装套件中包括的元件，从而可以在新组件的制造中避免对安装套件的更改。

根据另一有利实施例，在迭代确定可能的安装套件之前确定在所有组件中或预定比例的组件中需要哪种元件，在该过程中确定的元件设置在每个迭代确定的安装套件中。因此，例如，如果确定在所有组件中使用一个元件，例如，值为1kΩ的电阻器，该元件是固定设置的并因此包含在每个迭代确定的安装套件中。以这个方式可以大大减少可能的安装套件的数量，从而可以显着降低要使用的处理能力和/或时间。

根据另一有利实施例，该方法仅针对预定数量的最常生产的组件执行。这意味着该方法例如针对五个或十个组件执行，该五个或十个组件每单位时间内的量最高和/或该五个或十个组件具有最多的生产作业。通过限制最常生产的组件，同样可以实现可能的组合的减少并因此减少所需的处理能力或所需的时间。

根据另一有利实施例，至少针对一个迭代确定的安装套件，确定必须更改相应安装套件的元件以能够生产所有不同组件的频率。因此，例如，如果没有找到可以生产所有所需组件的优化的安装套件，则至少针对一个迭代确定的安装套件或者至少针对预定数量的迭代确定的安装套件，可以确定需要多少设置更改才能生产所有组件。随后，可以选择该安装套件作为优化的安装套件，其中只需执行最少的设置更改便能够生产所有组件。

根据另一有利实施例，确定安装套件的元件的更换序列和/或组件的制造序列，其中只需更换最少的元件以生产所有组件。为此目的，也可以再次迭代地运行安装套件的组件的更换的不同序列和/或组件制造的不同序列。以这个方式找到的序列使得能够以短的停机时间有效地生产组件。由于停机时间短，一方面可以有效地使用贴装机。另一方面，可以节省人员成本，否则会出现设置更改。

根据另一有利实施例，将机器学习算法，优选地，人工神经网络，用于准备可能的安装套件和/或选择优化的安装套件。机器学习算法例如还可用于确定在所有组件的制造中安装套件的元件的更换的序列。机器学习算法尤其可以使用过去生产的组件的信息和其中使用的元件的信息进行训练，以便能够做出关于选择哪个安装套件作为优化的安装套件的预测和/或决定。

本发明还涉及一种电子处理装置，包括数据接口，其中处理装置配置成：确定借助于贴装机制造多个不同组件中的组件所需的那些元件；从所确定的组件为贴装机迭代地准备可能的安装套件，每个安装套件包括多个组件；从安装套件中选择优化的安装套件；和通过数据接口输出优化的安装套件。

本发明还涉及一种由如上所述的贴装机和电子处理装置组成的系统。

关于根据本发明的方法的陈述，特别是关于优点和优选实施例的陈述，相应地适用于根据本发明的电子处理装置和根据本发明的系统。

最后，本发明涉及一种为生产机器准备安装套件的方法，其中生产机器将元件附接到组件/在组件处，其中，借助于该方法中的电子处理装置：通过生产机器确定用于制造多个不同组件中的组件所需的那些元件；从所确定的组件为生产机器迭代地准备可能的安装套件，每个安装套件包括多个元件；从安装套件中选择优化的安装套件。

因此，根据本发明的构思不仅可以用于贴装机，而且通常可以用在工业生产线的框架中，其中贴装机被提供有例如在汽车生产中附接到汽车或者汽车的待生产的车身上的元件。

以上所作的陈述，特别是关于优点和优选实施例的陈述相应地适用于使用生产机器的方法。

附图说明

下面将参照附图纯粹通过示例描述本发明，其中：

图1示意性地示出了具有电子处理装置和多个贴装机的系统。

具体实施方式

图1以控制计算机10的形式示出了电子处理装置，其通过数据链路耦合到企业资源规划系统(ERP系统)12。控制计算机10通过数据接口(未示出)连接到多个贴装机14。

控制计算机10还通过数据链路耦合到多个云计算机16。控制计算机10可以包括云计算机16。

控制计算机10配置成从ERP系统12接收包括将在下周生产的组件的列表。对于每个组件，ERP系统12还将相应的要使用的元件和待生产的相应组件的数量发送到控制计算机10。控制计算机10将该信息存储在内部存储器18中。

此外，控制计算机10接收关于贴装机14的信息，特别是关于它们对元件的容纳量的信息。

在接收到上述信息之后，控制计算机10开始为贴装机14准备所有可能的安装套件22，其中，所有组件的元件的期望组合都是迭代准备的。在这方面，每个安装套件中包括最常生产的五个组件的元件。确定使用相应的安装套件可以生产多少个待制造的组件，且使用相应的安装套件22可生产多大总数的组件，以准备每个可能的安装套件。控制计算机10可以单独地为每个贴装机确定可能的安装套件22，或者所有贴装机14被认为是生产线并且因此被视为单个“大型”贴装机14。

如果控制计算机10确定可能的安装套件22的生产将花费比预定时间段(例如，三小时)更长的时间，则控制计算机10将一些可能的安装套件22的生产外包给云计算机16。

一旦确定了可能的安装套件22，控制计算机10就可以将具有多个可能的安装套件列表20的安装套件列表20存储在存储器18中。安装套件列表20还包括可以使用相应的安装套件22制造的组件的数量。然后，选择可以制造大多数组件的安装套件22作为优化的安装套件24(在图1中用“*！”标记)。

优化的安装套件24被传送到贴装机14，于是贴装机14执行安装套件的元件序列的优化，以使得组件的生产能够节省尽可能多的时间。最后，贴装机14配备有优化的安装套件24，并开始生产组件。然后，理想地可以在不对贴装机14进行任何设置更改的情况下进行组件的生产。

附图标记列表

10 控制计算机

12 ERP系统

13 贴装机

16 云计算机

18 存储器

20 安装套件列表

22 可能的安装套件

24 优化的安装套件

Claims

1.一种为至少一个贴装机(14)准备安装套件(22,24)的方法，其中，所述贴装机(14)用于在组件上/在组件处贴装元件；以及，其中借助于电子处理装置(10)：

确定要借助于所述贴装机来制造的多个不同组件中的组件所需的那些元件；

从所确定的元件为所述贴装机(14)迭代地准备可能的安装套件(22)，其中每个安装套件(22)包括多个元件；以及

从所述可能的安装套件(22)中选择优化的安装套件(24)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，准备至少10,000，优选地至少10,000,000，特别优选地至少10,000,000,000个可能的安装套件(22)。

3.根据权利要求1或2的所述方法，其特征在于，制造最常生产的一个或多个组件所需的元件包括在每个可能的安装套件(22)中。

4.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其特征在于，选择可能的安装套件(22)作为所述优化的安装套件(24)，利用所述优化的安装套件(24)能够生产最多数量的不同组件。

5.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其特征在于，为所述组件确定每单位时间的相应可能量；利用所述相应可能量，选择可能的安装套件(22)作为所述优化的安装套件(24)；利用所述优化的安装套件(24)能够在所述单位时间内生产最多的组件。

6.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其特征在于，所述可能的安装套件(22)仅部分地利用所述贴装机的容纳量，例如80％。

7.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其特征在于，所述可能的安装套件(22)的迭代确定和/或所述优化的安装套件(24)的选择借助于分布式计算机系统进行/发生，例如借助于云计算(16)。

8.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其特征在于，关于所述元件和/或所述组件的信息来自企业资源规划系统(ERP系统)(12)和/或来自产品生命周期管理系统(PLM系统)。

9.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其特征在于，将包括在所述优化的安装套件(24)中的元件传送到电路板设计程序，因此特别是将包括在所述优化的安装套件(24)中的各个元件优选地用于所述电路板设计程序中。

10.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其特征在于，在迭代确定可能的安装套件(22)之前，确定在所有组件中或在预定比例的组件中需要哪些元件，其中在这个过程中所确定的元件设置在每个迭代确定的可能的安装套件(22)中。

11.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其特征在于，所述方法仅针对预定数量的最常生产的所述组件来执行。

12.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其特征在于，针对至少一个迭代确定的可能的安装套件(22)，确定必须每隔多久更换相应安装套件(22)的元件以生产所有组件。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，确定所述安装套件(22)的元件的更换序列和/或所述组件的制造序列，使得只需更换最少的元件以生产所有组件。

14.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其特征在于，将机器学习算法，优选地是人工神经网络，用于准备所述可能的安装套件(22)和/或选择所述优化的安装套件(24)。

15.一种电子处理装置(10)，包括数据接口，其中，所述处理装置配置成：

确定要借助于贴装机(14)来制造的多个不同组件中的组件所需的那些元件；

从所确定的元件为所述贴装机迭代地准备可能的安装套件(22)，其中每个可能的安装套件(22)包括多个元件；

从所述可能的安装套件(22)中选择优化的安装套件(24)；以及

借助于所述数据接口输出所述优化的安装套件(24)。